SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo

[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터

•
•
NAVER D2
NAVER D2

[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터

Technologie
1 von 57
Downloaden Sie, um offline zu lesen
• • •
• •
• • •
• • •
• • •
•
• • •
• • •
• • •
• •
• • •
• •
•
•
• •
•
• •
• • •
• • • •
• • •
• •
• •
• • • •
• •
• •
• •
• • •
• •
• • • •
• •
• • •
• •
• • • •
• •
• • •
• •
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터

Empfohlen

Building Reliable Lakehouses with Apache Flink and Delta Lake
Building Reliable Lakehouses with Apache Flink and Delta LakeBuilding Reliable Lakehouses with Apache Flink and Delta Lake
Building Reliable Lakehouses with Apache Flink and Delta LakeFlink Forward
 
OpenTelemetry For Architects
OpenTelemetry For ArchitectsOpenTelemetry For Architects
OpenTelemetry For ArchitectsKevin Brockhoff
 
Elasticsearch in Netflix
Elasticsearch in NetflixElasticsearch in Netflix
Elasticsearch in NetflixDanny Yuan
 
Introduction to hazelcast
Introduction to hazelcastIntroduction to hazelcast
Introduction to hazelcastEmin Demirci
 
Apache Flink and what it is used for
Apache Flink and what it is used forApache Flink and what it is used for
Apache Flink and what it is used forAljoscha Krettek
 
A Thorough Comparison of Delta Lake, Iceberg and Hudi
A Thorough Comparison of Delta Lake, Iceberg and HudiA Thorough Comparison of Delta Lake, Iceberg and Hudi
A Thorough Comparison of Delta Lake, Iceberg and HudiDatabricks
 
왜 쿠버네티스는 systemd로 cgroup을 관리하려고 할까요
왜 쿠버네티스는 systemd로 cgroup을 관리하려고 할까요왜 쿠버네티스는 systemd로 cgroup을 관리하려고 할까요
왜 쿠버네티스는 systemd로 cgroup을 관리하려고 할까요Jo Hoon
 
Understanding Presto - Presto meetup @ Tokyo #1
Understanding Presto - Presto meetup @ Tokyo #1Understanding Presto - Presto meetup @ Tokyo #1
Understanding Presto - Presto meetup @ Tokyo #1Sadayuki Furuhashi
 

Empfohlen

Building Reliable Lakehouses with Apache Flink and Delta Lake
Building Reliable Lakehouses with Apache Flink and Delta LakeBuilding Reliable Lakehouses with Apache Flink and Delta Lake
Building Reliable Lakehouses with Apache Flink and Delta LakeFlink Forward
 
OpenTelemetry For Architects
OpenTelemetry For ArchitectsOpenTelemetry For Architects
OpenTelemetry For ArchitectsKevin Brockhoff
 
Elasticsearch in Netflix
Elasticsearch in NetflixElasticsearch in Netflix
Elasticsearch in NetflixDanny Yuan
 
Introduction to hazelcast
Introduction to hazelcastIntroduction to hazelcast
Introduction to hazelcastEmin Demirci
 
Apache Flink and what it is used for
Apache Flink and what it is used forApache Flink and what it is used for
Apache Flink and what it is used forAljoscha Krettek
 
A Thorough Comparison of Delta Lake, Iceberg and Hudi
A Thorough Comparison of Delta Lake, Iceberg and HudiA Thorough Comparison of Delta Lake, Iceberg and Hudi
A Thorough Comparison of Delta Lake, Iceberg and HudiDatabricks
 
왜 쿠버네티스는 systemd로 cgroup을 관리하려고 할까요
왜 쿠버네티스는 systemd로 cgroup을 관리하려고 할까요왜 쿠버네티스는 systemd로 cgroup을 관리하려고 할까요
왜 쿠버네티스는 systemd로 cgroup을 관리하려고 할까요Jo Hoon
 
Understanding Presto - Presto meetup @ Tokyo #1
Understanding Presto - Presto meetup @ Tokyo #1Understanding Presto - Presto meetup @ Tokyo #1
Understanding Presto - Presto meetup @ Tokyo #1Sadayuki Furuhashi
 
Productizing Structured Streaming Jobs
Productizing Structured Streaming JobsProductizing Structured Streaming Jobs
Productizing Structured Streaming JobsDatabricks
 
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나종민 김
 
Introducing the Apache Flink Kubernetes Operator
Introducing the Apache Flink Kubernetes OperatorIntroducing the Apache Flink Kubernetes Operator
Introducing the Apache Flink Kubernetes OperatorFlink Forward
 
OpenTelemetry For Operators
OpenTelemetry For OperatorsOpenTelemetry For Operators
OpenTelemetry For OperatorsKevin Brockhoff
 
ksqlDB: A Stream-Relational Database System
ksqlDB: A Stream-Relational Database SystemksqlDB: A Stream-Relational Database System
ksqlDB: A Stream-Relational Database Systemconfluent
 
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep dive
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep diveElasticsearch for Logs & Metrics - a deep dive
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep diveSematext Group, Inc.
 
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processing
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processingIntroduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processing
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processingTill Rohrmann
 
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased Comparison
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased ComparisonThrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased Comparison
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased ComparisonIgor Anishchenko
 
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on Kubernetes
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on KubernetesScaling your Data Pipelines with Apache Spark on Kubernetes
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on KubernetesDatabricks
 
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and Pitfalls
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and PitfallsRunning Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and Pitfalls
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and PitfallsDatabricks
 
Monitoring with Prometheus
Monitoring with PrometheusMonitoring with Prometheus
Monitoring with PrometheusShiao-An Yuan
 
How to improve ELK log pipeline performance
How to improve ELK log pipeline performanceHow to improve ELK log pipeline performance
How to improve ELK log pipeline performanceSteven Shim
 
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)Noriyoshi Shinoda
 
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQL
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQLA Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQL
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQLDatabricks
 
What is new in PostgreSQL 14?
What is new in PostgreSQL 14?What is new in PostgreSQL 14?
What is new in PostgreSQL 14?Mydbops
 
Securing Hadoop with Apache Ranger
Securing Hadoop with Apache RangerSecuring Hadoop with Apache Ranger
Securing Hadoop with Apache RangerDataWorks Summit
 
ELK Stack
ELK StackELK Stack
ELK StackPhuc Nguyen
 
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache Pinot
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache PinotBuilding a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache Pinot
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache PinotAltinity Ltd
 
CDC Stream Processing with Apache Flink
CDC Stream Processing with Apache FlinkCDC Stream Processing with Apache Flink
CDC Stream Processing with Apache FlinkTimo Walther
 
Optimizing Apache Spark SQL Joins
Optimizing Apache Spark SQL JoinsOptimizing Apache Spark SQL Joins
Optimizing Apache Spark SQL JoinsDatabricks
 
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다NAVER D2
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...NAVER D2
 

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Productizing Structured Streaming Jobs
Productizing Structured Streaming JobsProductizing Structured Streaming Jobs
Productizing Structured Streaming JobsDatabricks
 
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나종민 김
 
Introducing the Apache Flink Kubernetes Operator
Introducing the Apache Flink Kubernetes OperatorIntroducing the Apache Flink Kubernetes Operator
Introducing the Apache Flink Kubernetes OperatorFlink Forward
 
OpenTelemetry For Operators
OpenTelemetry For OperatorsOpenTelemetry For Operators
OpenTelemetry For OperatorsKevin Brockhoff
 
ksqlDB: A Stream-Relational Database System
ksqlDB: A Stream-Relational Database SystemksqlDB: A Stream-Relational Database System
ksqlDB: A Stream-Relational Database Systemconfluent
 
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep dive
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep diveElasticsearch for Logs & Metrics - a deep dive
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep diveSematext Group, Inc.
 
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processing
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processingIntroduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processing
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processingTill Rohrmann
 
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased Comparison
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased ComparisonThrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased Comparison
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased ComparisonIgor Anishchenko
 
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on Kubernetes
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on KubernetesScaling your Data Pipelines with Apache Spark on Kubernetes
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on KubernetesDatabricks
 
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and Pitfalls
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and PitfallsRunning Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and Pitfalls
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and PitfallsDatabricks
 
Monitoring with Prometheus
Monitoring with PrometheusMonitoring with Prometheus
Monitoring with PrometheusShiao-An Yuan
 
How to improve ELK log pipeline performance
How to improve ELK log pipeline performanceHow to improve ELK log pipeline performance
How to improve ELK log pipeline performanceSteven Shim
 
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)Noriyoshi Shinoda
 
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQL
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQLA Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQL
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQLDatabricks
 
What is new in PostgreSQL 14?
What is new in PostgreSQL 14?What is new in PostgreSQL 14?
What is new in PostgreSQL 14?Mydbops
 
Securing Hadoop with Apache Ranger
Securing Hadoop with Apache RangerSecuring Hadoop with Apache Ranger
Securing Hadoop with Apache RangerDataWorks Summit
 
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache Pinot
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache PinotBuilding a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache Pinot
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache PinotAltinity Ltd
 
CDC Stream Processing with Apache Flink
CDC Stream Processing with Apache FlinkCDC Stream Processing with Apache Flink
CDC Stream Processing with Apache FlinkTimo Walther
 
Optimizing Apache Spark SQL Joins
Optimizing Apache Spark SQL JoinsOptimizing Apache Spark SQL Joins
Optimizing Apache Spark SQL JoinsDatabricks
 

Was ist angesagt? (20)

Productizing Structured Streaming Jobs
Productizing Structured Streaming JobsProductizing Structured Streaming Jobs
Productizing Structured Streaming Jobs
 
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나
엘라스틱서치, 로그스태시, 키바나
 
Introducing the Apache Flink Kubernetes Operator
Introducing the Apache Flink Kubernetes OperatorIntroducing the Apache Flink Kubernetes Operator
Introducing the Apache Flink Kubernetes Operator
 
OpenTelemetry For Operators
OpenTelemetry For OperatorsOpenTelemetry For Operators
OpenTelemetry For Operators
 
ksqlDB: A Stream-Relational Database System
ksqlDB: A Stream-Relational Database SystemksqlDB: A Stream-Relational Database System
ksqlDB: A Stream-Relational Database System
 
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep dive
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep diveElasticsearch for Logs & Metrics - a deep dive
Elasticsearch for Logs & Metrics - a deep dive
 
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processing
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processingIntroduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processing
Introduction to Apache Flink - Fast and reliable big data processing
 
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased Comparison
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased ComparisonThrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased Comparison
Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased Comparison
 
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on Kubernetes
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on KubernetesScaling your Data Pipelines with Apache Spark on Kubernetes
Scaling your Data Pipelines with Apache Spark on Kubernetes
 
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and Pitfalls
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and PitfallsRunning Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and Pitfalls
Running Apache Spark on Kubernetes: Best Practices and Pitfalls
 
Monitoring with Prometheus
Monitoring with PrometheusMonitoring with Prometheus
Monitoring with Prometheus
 
How to improve ELK log pipeline performance
How to improve ELK log pipeline performanceHow to improve ELK log pipeline performance
How to improve ELK log pipeline performance
 
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)
PostgreSQL Internals (1) for PostgreSQL 9.6 (English)
 
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQL
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQLA Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQL
A Deep Dive into Query Execution Engine of Spark SQL
 
What is new in PostgreSQL 14?
What is new in PostgreSQL 14?What is new in PostgreSQL 14?
What is new in PostgreSQL 14?
 
Securing Hadoop with Apache Ranger
Securing Hadoop with Apache RangerSecuring Hadoop with Apache Ranger
Securing Hadoop with Apache Ranger
 
ELK Stack
ELK StackELK Stack
ELK Stack
 
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache Pinot
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache PinotBuilding a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache Pinot
Building a Real-Time Analytics Application with Apache Pulsar and Apache Pinot
 
CDC Stream Processing with Apache Flink
CDC Stream Processing with Apache FlinkCDC Stream Processing with Apache Flink
CDC Stream Processing with Apache Flink
 
Optimizing Apache Spark SQL Joins
Optimizing Apache Spark SQL JoinsOptimizing Apache Spark SQL Joins
Optimizing Apache Spark SQL Joins
 

Mehr von NAVER D2

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다NAVER D2
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...NAVER D2
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기NAVER D2
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발NAVER D2
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈NAVER D2
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&ANAVER D2
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기NAVER D2
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep LearningNAVER D2
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applicationsNAVER D2
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingNAVER D2
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지NAVER D2
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기NAVER D2
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화NAVER D2
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)NAVER D2
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기NAVER D2
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual SearchNAVER D2
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화NAVER D2
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지NAVER D2
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?NAVER D2
 
[231] Clova 화자인식
[231] Clova 화자인식[231] Clova 화자인식
[231] Clova 화자인식NAVER D2
 

Mehr von NAVER D2 (20)

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
 
[231] Clova 화자인식
[231] Clova 화자인식[231] Clova 화자인식
[231] Clova 화자인식
 

[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터